export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH"


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## $1: 为你的检测结果的txt
input="../res_dets/wider-face-600-1000-end2end-all-rs_conv5/all_folds_pred.label"

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## $2: 是否把结果可视化出来
# print_img=0
print_img=1

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## db_path : FDDB的根目录
db_path="."
cd db_path

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## output_folder: 为存放评测结果的地方
output_folder="res"
rm -rf ${output_folder}
mkdir -p ${output_folder} 

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## match_record: 在某个阈值下的召回率,准确率等信息
match_record="${output_folder}/ori_match_record.list"

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# ## 因为ＦＤＤＢ的ＧＴ是椭圆的，但我们预测的是bounding box, 所以直接测试效果可能会变差，所以要对bounding box进行调整．
# ## 我这里做的调整很简单，就是把我们正方形的bounding box，向上拉长２５％，变成长方形的bounding box，　效果有一定提生
# ## 当然你也可以去找一个更合理的调整方案
# ## nobias_result 是调整后的bounding box
# nobias_result="${input}.txt"
# src/rectify_to_ellipse.bin ${input} ${nobias_result}
nobias_result=$input


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program="src/evaluate"
cmd="${program} -a ${db_path}/annotations/test_labels_ellipse.txt -b 1 -d ${nobias_result} -f 0 -i ${db_path}/images -l ${db_path}/annotations/test.txt -r ${output_folder}/ -p ${print_img} -c ${output_folder}/info.txt > /dev/null"
echo ${cmd}
echo ${cmd} | sh

